AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER

Ouvir, criar e inspirar a transformação digital dos nossos clientes é o que nos motiva.

De pessoas para pessoas 😍

Acreditamos que, mais do que tecnologia, a transformação digital é sobre como as pessoas conduzem as mudanças nas empresas. E por entender isso, o fator humano é o que nos faz evoluir e modernizar processos.

Não é somente mais uma oportunidade... e sim um convite para você fazer parte dessa história. Na iblue Consulting você vai trabalhar com uma equipe multidisciplinar, que é responsável por alavancar o crescimento do negócio através das nossas pessoas. 🚀

Buscamos profissionais com os seguintes valores que corroboram com os nossos valores:

• Cuidado com as pessoas;
• Responsabilidade;
• Ética;
• Excelência e Resultados;
• Cliente no centro.

Requisitos Estamos em busca de um AWS DATA & ANALYTICS ENGINEER para atuar na construção, evolução e sustentação de soluções modernas de dados em ambiente AWS. O profissional será responsável por projetar, desenvolver e otimizar pipelines de dados escaláveis, garantindo alta disponibilidade, desempenho, governança e qualidade das informações que suportam iniciativas analíticas e estratégicas da organização.

Se você tem sólida experiência em arquitetura de dados na AWS, modelagem dimensional, desenvolvimento de ETL/ELT e processamento distribuído utilizando Python (PySpark), além de forte capacidade analítica e atuação em ambientes corporativos de missão crítica, essa oportunidade é para você!

Principais Responsabilidades

• Projetar, implementar e evoluir arquiteturas de dados em ambientes AWS.
• Desenvolver pipelines de ingestão, transformação e disponibilização de dados utilizando AWS Glue e PySpark.
• Construir e manter ambientes de Data Lake utilizando Amazon S3 como camada central de armazenamento.
• Desenvolver soluções analíticas e Data Warehouses utilizando Amazon Redshift Serverless.
• Criar consultas otimizadas e datasets analíticos por meio do Amazon Athena.
• Implementar processos de ETL/ELT escaláveis, resilientes e aderentes às melhores práticas de engenharia de dados.
• Definir e implementar modelos dimensionais (Star Schema e Snowflake).
• Garantir qualidade, integridade, consistência e governança dos dados.
• Otimizar desempenho e custos das soluções de dados na AWS.
• Atuar no troubleshooting e resolução de problemas relacionados a processamento, armazenamento e consulta de dados.
• Produzir documentação técnica e promover transferência de conhecimento para equipes internas.
• Apoiar arquiteturas corporativas orientadas a dados, analytics e Business Intelligence.
• Participar de definições arquiteturais e revisões técnicas relacionadas ao ecossistema de dados.

Requisitos e Qualificações

• Mínimo de 5 anos atuando com Engenharia de Dados.

• Experiência comprovada em projetos de Analytics e Data Platform na AWS.

• Experiência com Data Lakes e Data Warehouses corporativos.

• Sólida experiência em:

• AWS Data Platform;

• AWS Glue;

• Jobs Spark;

• Crawlers;

• Data Catalog;

• Workflows;

• Particionamento de dados;

• Amazon Redshift Serverless;

• Modelagem e administração lógica;

• Otimização de consultas;

• Data Warehouse Analytics;

• Amazon S3;

• Estruturação de Data Lakes;

• Organização de camadas (Raw, Trusted, Refined);

• Versionamento e lifecycle policies;

• Amazon Athena;

• Consultas analíticas sobre Data Lake;

• Otimização de performance e custos;

• Integração com Glue Catalog;

• Engenharia de Dados;

• Modelagem Dimensional;

• Star Schema;

• Snowflake Schema;

• Tabelas Fato e Dimensão;

• Slowly Changing Dimensions (SCD);

• SQL Avançado;

• Window Functions;

• CTEs;

• Query Tuning;

• Procedures e Views;

• Manipulação de grandes volumes de dados;

• Python Avançado (PySpark);

• Processamento distribuído;

• Desenvolvimento de rotinas ETL/ELT;

• Tratamento e transformação de dados estruturados e semiestruturados.

Habilidades Comportamentais

• Perfil analítico e orientado a resultados.
• Forte capacidade de resolução de problemas.
• Comunicação clara e objetiva.
• Proatividade e senso de dono.
• Capacidade de atuar em equipes multidisciplinares.
• Facilidade para compartilhar conhecimento.
• Organização e foco em qualidade técnica.
• Visão de arquitetura e escalabilidade.
• Vivência em ambientes corporativos de médio e grande porte.
• Atuação em projetos de modernização e migração de plataformas analíticas para nuvem.

Diferenciais

• Experiência/Conhecimento em:

• AWS Lake Formation;

• AWS IAM aplicado a ambientes de dados;

• AWS CloudWatch para monitoramento;

• AWS Lambda;

• Event-Driven Data Pipelines;

• Apache Spark;

• Apache Iceberg;

• Apache Hudi;

• Apache Parquet;

• Apache Avro;

• Apache Airflow;

• Git e GitFlow;

• CI/CD para Data Engineering;

• Terraform ou AWS CDK;

• Conceitos de Data Mesh e Data Fabric;

• Governança e Qualidade de Dados;

• DataOps.

• Certificações Desejáveis:

• AWS Certified Solutions Architect - Associate (SAA-C03);

• AWS Certified Data Engineer - Associate (DEA-C01).